Публикации по теме 'data-science'
8 выпусков подкастов о влиянии машинного обучения на климат
Вот тщательно отобранный список из 8 отличных выпусков подкастов о воздействии машинного обучения на окружающую среду и о том, как его уменьшить.
Для обучения и обслуживания моделей машинного обучения может потребоваться много электроэнергии, и, поскольку не вся электроэнергия поступает из возобновляемых источников, область машинного обучения будет нести ответственность за выброс значительного количества парниковых газов. Например, подсчитано , что углеродный след тренировочного ГПТ-3..
Создание REST API для приложений обработки и анализа данных
Изучает передовой опыт и примеры использования REST API в науке о данных, включая доступ к базам данных, развертывание модели машинного обучения и автоматизацию задач с данными.
Введение в REST API
API, или интерфейсы прикладного программирования, являются важным инструментом современной науки о данных. Они позволяют специалистам по данным получать доступ и управлять данными и ресурсами из внешних источников, таких как базы данных, облачное хранилище и модели машинного обучения...
Как искусственный интеллект будет править миром?
Термин «искусственный интеллект» (ИИ) в настоящее время является наиболее популярным, и практически каждая крупная компания включает характеристики ИИ в свои товары и услуги. Способность компьютеров и систем учиться, использовать эту информацию и действовать разумно известна как искусственный интеллект (ИИ). Одним из наиболее интересных технологических достижений современности является искусственный интеллект (ИИ).
Искусственный интеллект меняет мир больше, чем можно себе представить...
5 причин стать специалистом по данным в 2022 году
И как же так получилось, что сейчас без них не обходится ни одна отрасль хозяйства
Данных становится больше. А значит, данные нужно анализировать, чтобы не просто накапливать, а приносить пользу. Для этого нам нужен Data Scientist — специалист, который строит прогнозы на основе данных. В бизнесе помогает получать больше прибыли, а в научной среде помогает точнее проверять сложные гипотезы. Почему работа дата-сайентиста значима, интересна и перспективна, несмотря на кризис?
Наука..
Оптимизация попарных вычислений евклидова расстояния с использованием Python
Изучение способов расчета расстояния в надежде найти высокопроизводительное решение для больших наборов данных
Евклидово расстояние - один из наиболее часто используемых показателей, служащий основой для многих алгоритмов машинного обучения. Однако когда вы сталкиваетесь с очень большими наборами данных, содержащими несколько функций, простой расчет расстояния становится источником головной боли и ошибок памяти.
Хотя я знал, что такие пакеты, как SciPy, предоставляют надежное..
Веб-парсинг данных NBA 2k
Веб-парсинг данных NBA 2k
Практический пример для изучения бесценного навыка науки о данных
Не все данные, которые стоит анализировать, аккуратно упакованы (я смотрю на вас, Kaggle). В конце концов, в своем путешествии по науке о данных вы обнаружите, что ищете несуществующий набор данных. Или нет?
Введите: Веб-парсинг.
Веб-скрапинг - бесценный инструмент для получения данных с веб-страниц. Вместо ручного сбора информации парсинг автоматизирует получение и хранение данных. Он..
Солнечный свет и выходные заставляют нас чувствовать себя лучше (в социальных сетях)
Уже год я собираю твиты с геолокацией в США и анализирую их содержание на предмет настроений. Я использую Amazon Comprehend для лексического анализа данных, собранных с помощью tweepy . Всякий раз, когда я загружаю новый набор данных, мне нравится пытаться воспроизвести известные стилизованные факты о нем, используя только что написанный код. Поскольку я ищу что-то, что я считаю истинным, это позволяет мне отлаживать написанный мной код, прежде чем я начну искать новые явления...
Новые материалы
Ускоренный курс по жадным алгоритмам
Дай мне, дай мне, дай мне
Аудитория
Эта статья предназначена для инженеров, достаточно хорошо разбирающихся в программировании, структурах данных и алгоритмах. Он в основном основан на..
Изучайте Java (Урок 2: Комментарии)
Как и зачем использовать комментарии в java с примерами
Введение:
Комментарии — это строки текста в программе Java, которые игнорируются компилятором и используются для добавления..
Async Await в Swift: легкое управление параллелизмом
Введение в запуск асинхронного кода
Асинхронный код выполняет несколько операций одновременно. Параллелизм необходим при выполнении тяжелых вычислений или сетевых запросов. Однако это может..
Очистить файлы Program .cache в Ubuntu 20.10
Очистите кеш за несколько простых шагов!
GNU / Linux реализовал эффективное управление хранилищем для своих пользователей. Но заметили ли вы, что в вашей системе Linux заканчивается место,..
Использование Node.js для чтения действительно больших файлов (часть 1)
В этом сообщении в блоге есть интересный источник вдохновения. На прошлой неделе кто-то на одном из моих каналов в Slack опубликовал тестовое задание, которое он получил на должность..
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Как машинное обучение?
Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по..
Шаблон CQRS — C#
Этот архитектурный шаблон в основном говорит о том, что мы можем использовать одну модель для операций чтения, а другую — для операций записи. Звучит хорошо, но реализовать его может быть..